Auf einen Blick
- Aufgaben: Analysiere und integriere Portfolio-Daten in unsere führenden Produkte.
- Unternehmen: Addepar, eine globale Daten- und KI-Plattform für Investmentprofis.
- Vorteile: Flexible Arbeitszeiten, Weiterbildungsmöglichkeiten und ein dynamisches Team.
- Weitere Informationen: Vielfältige und inklusive Unternehmenskultur mit Wachstumschancen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Finanzdaten und unterstütze Investitionsentscheidungen weltweit.
- Qualifikationen: Erfahrung mit Finanzdaten und starke Kommunikationsfähigkeiten.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Addepar ist eine globale Daten- und KI-Plattform, die Investmentprofis befähigt, komplexe Finanzinformationen in umsetzbare Erkenntnisse umzuwandeln. Addepar vereint Portfolio-, Markt- und Kundendaten in einer Gesamtansicht des Portfolios und liefert KI-gestützte Einblicke innerhalb von Investitions- und Kundenabläufen. Mehr als 1.400 Unternehmen in fast 60 Ländern nutzen Addepar, um nahezu 9 Billionen Dollar an Vermögenswerten zu verwalten und zu beraten.
Wir suchen derzeit einen Portfolio Data Analyst, der unserem Portfolio Data Feeds Team beitritt! Als Portfolio Data Analyst, der sich auf unsere Portfolio-Datenplattform konzentriert, sind Sie verantwortlich für die Integration von Kundendaten in Addepars führende Produkte im Portfoliomanagement. Sie arbeiten eng mit Datenanbietern, internen Partnern und der Technik zusammen, um Addepars Fähigkeiten und Abdeckung zu erweitern, um den Kundenbedürfnissen gerecht zu werden.
Was Sie tun werden:
- Analysieren und Onboarding von Portfoliodateninhalten aus verschiedenen Quellen unter Verwendung branchenüblicher Analysetools (wie SQL und Jupyter Notebooks).
- Zusammenarbeit mit Engineering, Produktmanagement und Datenoperationen zur Bereitstellung hochwertiger, zeitnaher und zuverlässiger Datenlösungen.
- Arbeiten mit verschiedenen Drittanbieterdatenanbietern zur Entwicklung und Unterstützung der Integration ihrer Daten in unsere Plattform.
- Entwicklung und Unterstützung von Datenaggregationen und Funktionalitäten für unsere Kunden basierend auf Kunden- und Drittanbieterinhalten.
- Entwicklung datengestützter Workflow-Lösungen und Produktverbesserungen in Zusammenarbeit mit UX-, Design- und projektmanagementorientierten Teams.
- Analyse und Entwicklung von Lösungen zur Verbesserung der Effizienz von Datenoperationen und Content-Pipelines.
- Verstehen von Addepars Produkten und Kunden.
- Zusammenarbeit mit Kollegen im Unternehmen zur Förderung neuer und innovativer Möglichkeiten zur Bedienung unserer Kunden und zum Wachstum des Unternehmens.
- Beitrag zur Weiterentwicklung von Addepars finanziellen Konformitätslösungen.
Wer Sie sind:
- Idealerweise haben Sie Erfahrung mit Finanzdaten und Konzepten, die für Addepars Kunden und Produkte relevant sind.
- Starke Kommunikations- und zwischenmenschliche Fähigkeiten im Umgang mit Anbietern, Kunden und internen Partnern.
- Leidenschaft für den Finanz- und Technologiesektor und die Lösung zuvor unlösbarer Probleme im Herzen des Investmentmanagements.
- Interesse oder Erfahrung in Datenanalyse-Workflows und -Tools.
Unsere Werte:
- Wie ein Eigentümer handeln - Mit Absicht, Zweck und Sorgfalt denken und handeln.
- Gemeinsam aufbauen - Zusammenarbeiten, um die besten Lösungen zu finden.
- Unsere Kunden unterstützen - Die Erwartungen der Kunden übertreffen.
- Innovation vorantreiben - Mutig und unbeschränkt bei der Problemlösung sein.
- Lernen annehmen - Unsere Gemeinschaft einbeziehen, um unsere Perspektive zu erweitern.
Zusätzlich zu unseren Kernwerten ist Addepar stolz darauf, ein Arbeitgeber mit Chancengleichheit zu sein. Wir setzen uns dafür ein, vielfältige Ideen, Erfahrungen, Fähigkeiten, Perspektiven, Hintergründe und Identitäten zusammenzubringen, um innovative Lösungen voranzutreiben.
Portfolio Data Analyst - Portfolio Data Feeds Arbeitgeber: Addepar
Addepar ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern die Möglichkeit bietet, in einem dynamischen und innovativen Umfeld zu arbeiten. Mit einem starken Fokus auf persönliche und berufliche Weiterentwicklung sowie einer offenen Unternehmenskultur fördert Addepar die Zusammenarbeit und den Austausch von Ideen. Die Position des Account Executive in der Schweiz ermöglicht es Ihnen, direkt mit führenden Finanzinstituten zusammenzuarbeiten und dabei einen bedeutenden Einfluss auf das Wachstum des Unternehmens in der DACH-Region zu haben.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Portfolio Data Analyst - Portfolio Data Feeds erhalten könntest
✨Wende dich an die richtigen Communities
Schau dir Online-Communities und Foren an, die sich um Data Science drehen, wie Kaggle oder GitHub. Engagiere dich dort aktiv, teile deine Projekte und lerne von anderen – das wird dir helfen, nicht nur einen Fuß in die Tür zu bekommen, sondern auch wertvolle Kontakte zu knüpfen.
✨Präsentiere deine Daten-Projekte
Baue ein Portfolio auf, das deine besten Projekte zeigt. Nutze Plattformen wie GitHub oder eine persönliche Webseite, um deine Arbeiten zu veröffentlichen. Arbeitgeber im Data Science-Bereich schauen oft direkt auf praktische Erfahrungen, also zeig, was du drauf hast!
✨Nimm an Meetups und Hackathons teil
Besuche lokale Data Science-Meetups oder nehme an Hackathons teil. Diese Veranstaltungen sind nicht nur super, um dein Wissen zu erweitern, sondern auch Gold wert für Networking. Du lernst Fachkollegen kennen und kannst auf Lockere Art und Weise Eventualjobs ergattern.
✨Direkte Bewerbungen über unsere Seite
Vergiss nicht, direkt auf unserer Website nach Stellenangeboten bei Addepar zu schauen. Hier kannst du dich auf offene Datenwissenschaftsstellen bewerben und zeigst damit direktes Interesse, das viele Arbeitgeber schätzen!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Portfolio Data Analyst - Portfolio Data Feeds mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Lass deine Daten sprechen!:In einem Bereich wie Data Science ist es entscheidend, dass du deine praktischen Fähigkeiten präsentierst. Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die deine Analysefähigkeiten oder dein Wissen über Machine Learning demonstrieren, teile sie in deinem Lebenslauf oder füge einen Link zu deinem GitHub-Portfolio bei. Die Daten, die du analysiert hast, und die Tools, die du verwendest, sollten klar hervorgehoben werden.
Ergebnisse quantifizieren!:Unterstütze deine Erfahrung mit quantifizierbaren Ergebnissen. Zeige, wie du durch deine Analysen oder Modelle zur Entscheidungsfindung beigetragen hast oder wie deine Berechnungen den Rohdaten neue Erkenntnisse entlockt haben. Arbeitgeber in der Data Science sind oft an konkreten Verbesserungen und Effizienzsteigerungen interessiert!
Erläutere deine Lernbereitschaft!:Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, zeige in deinem Anschreiben, dass du bereit bist, zu lernen und dich weiterzuentwickeln. Sprich über deine Neugier für neue Technologien oder Methoden im Data Science Bereich. Vielleicht hast du auch Kurse besucht oder Zertifikate erworben, die deine Begeisterung zeigen!
Die richtige technische Sprache!:Achte darauf, dass deine Bewerbung alle relevanten technischen Begriffe enthält, die in der Data Science gebräuchlich sind. Nenne spezifische Programmier- und Analysetools wie Python, R oder SQL, die du beherrschst. Dies macht es für die Rekrutierer einfacher, schnell zu erkennen, dass du für die Rolle als Portfolio Data Analyst - Portfolio Data Feeds bei Addepar gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Addepar vorbereitet
✨Bereite deine technischen Skills vor
In einem Vorstellungsgespräch für eine Data-Science-Position wird oft dein Wissen über Tools wie Python, R oder SQL getestet. Mach dich mit gängigen Algorithmen und deren Einsatzmöglichkeiten vertraut, denn technische Fragen können schnell kommen. Lass uns sicherstellen, dass du in diesen Bereichen glänzt!
✨Verschaffe dir einen Überblick über Projekte
Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, ist es wichtig, dass du konkrete Erfahrungen und Projekte vorweisen kannst. Wenn du bereits an Data-Science-Projekten gearbeitet hast, sei bereit, diese in der Tiefe zu erläutern und zu diskutieren, wie du die Probleme gelöst hast. Dein Portfolio kann hier einen echten Unterschied machen!
✨Vorbereitung auf case studies
In Data-Science-Interviews sind case studies und praktische Probleme häufig Teil des Gesprächs. Übe, wie du strukturiert und logisch an solche Aufgaben herangehst. Arbeitgeber möchten sehen, wie du Daten analysierst und Lösungen entwickelst – bring also deine analytischen Fähigkeiten mit!
✨Zeige deine Leidenschaft für Daten
Mehr denn je geht es bei einer Vollzeitstelle darum, dass du nicht nur die Skills hast, sondern auch wirklich für das Feld brennst. Teile Anekdoten oder Erfahrungen, die zeigen, wie du zur Datenwissenschaft gekommen bist und was dich fasziniert. Diese Begeisterung kann für Addepar entscheidend sein!
